国内最强推荐系统，保姆级学习路线！！（含时间分配规划）

最近秋招快要结束了&＃xff0c;然后一直有很多小伙伴经常在后台私信我计算机专业关于学习路线的问题&＃xff0c;可能还是因为没有真正工作而感到迷茫&＃xff0c;而我也作为科班生一路走来&＃xff0c;真的深知如果没有一个明确的方向&＃xff0c;真的很容易走弯路&＃xff0c;浪费大把的时间 。

了解我的小伙伴知道&＃xff0c;我毕业的时候从事的是服务端方向&＃xff0c;当然那个时候也如愿拿到了几个大厂的服务端offer。

但是。。

在即将毕业的时候&＃xff0c;我放弃了所有的Offer&＃xff0c;在有服务端知识储备的情况下&＃xff0c;苦学大数据知识&＃xff0c;在毕业后两个月也拿到了心目中的Offer。

其实说起来&＃xff0c;那个时候真猛&＃xff0c;如果放到现在&＃xff0c;怎么说都是不敢这么做的。

目前各个大厂对算法岗给出了不可想像的待遇&＃xff0c;确实按耐不住了我的欲望&＃xff0c;所以毕业前夕我用了4-5个月学习这方面的知识内容。

开始很多知识点都是懵的&＃xff0c;所以导致走了很多弯路&＃xff0c;下面是我之前看过的资料和视频课程&＃xff0c;很是不错&＃xff0c;墙裂推荐给大家。

毕业后&＃xff0c;平时工作日每天晚大概利用3-4个小时&＃xff0c;周六日每天利用大概9-10个小时来学习&＃xff0c;从而达到高级算法和数据结构的能力。

你们都知道我之前从事Python、Java等方向工作&＃xff0c;所以学习也相对来说比较轻松一些。在我学习后&＃xff0c;我发现确实学习这些确实不需要更丰富的经验。

分布式大数据开发建议分成两部分学习&＃xff0c;第一部分为大数据生态技术理论&＃xff0c;第二部分为算法理论与实践。

学习后完全可以胜任分布式大数据开发&＃xff0c;能都使用Hadoop、Spark、Kafka、Zookeeper、Flink等技术实现推荐系统建模、算法选择、算法应用的整个实战项目。结合推荐系统技术栈、实现推荐系统的搭建、用户画像的设计和特征中心的搭建。

如果你决心要在这个领域深耕&＃xff0c;那么算法底层方面的知识坚决不可跨越的&＃xff0c;欲速则不达。

分享一套当时我学习过的教程&＃xff0c;有视频、代码、PPT等&＃xff0c;帮助大家打好基础。

扫描二维码领取&＃xff01;

【添加人数过多&＃xff0c;请耐心等待哈】

&＃x1f447;&＃x1f447;&＃x1f447;

跟着这个路线重新去梳理一下你的学习路线&＃xff0c;相信你对推荐算法能力会有质的提升。

资源已经整理好了&＃xff0c;文末附下载方式&＃xff01;以下是大数据推荐详细内容介绍&＃xff5e; 

01

大数据技术生态

Hadoop平台

• Hadoop大数据分布式平台安装搭建与部署

• Hadoop大数据生态环境体系运维基础理论

• Hadoop分布式框架系统理论知识

• 分布式文件系统HDFS存储体系理论知识

• 分布式文件系统HDFS Shell操作与代码实践

• 分布式计算引擎MapReduce运行原理与实践开发

• 分布式计算引擎常用数据计算引擎原理与实践开发

• 分布式资源调度框架Yarn核心知识与调度原理

• 分布式资源调度框架Yarn监控配置管理

• 开源调度工具Airflow工作原理与使用教程

• MapReduce实现用户行为分析实践

分布式锁服务Zookeeper

• Zookeeper在大数据系统中的作用与地位

• Zookeeper的框架原理与协调服务机制

• Zookeeper分布式锁服务环境部署

• Zookeeper锁服务Shell实践操作

• Zookeeper监听器原理

• Zookeeper竞争选主机制代码实践

• Zookeeper服务器节点动态上下线实践

分布式数据仓库工具Hive

• 分布式数据仓库设计定位

• Hive数据仓库环境部署搭建

• Hive-DDL查询&修改等实践操作

• Hive基本语法操作及UDF、UDAF、UDTF应用实践

• Hive实现动态分区插入原理及操作

• Hive实现行专列&＃xff0c;列传行原理及实践操作

• Hive常用优化方法及数据倾斜问题分析

• Hive实现多表关联&＃xff0c;避免数据溢出原理及实践操作

• Hive读取本地/集群文件&＃xff0c;数据处理&＃xff0c;数据落地实践

• Hive 实践JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN FUll JOIN

• Hive 排序优化&＃xff0c;ORDER BY和Row() Number()区别

• Hive 去重场景优化&＃xff0c;Distinct和Group by实践

• Hive 统计数据优化Count场景应用介绍实践

• Hive 多表关联优化&＃xff0c;MAPJOIN的应用场景实践

• Hive 查询Json数据优化&＃xff0c;字符串拼接优化

• Hive 常用UDF函数原理介绍&＃xff0c;实践应用

分布式数据库HBase/Redis

• HBase数据库设计原理与存储方法

• HBase物理存储结构和逻辑存储详情解析

• HBase读写数据流程及Flush流程

• HBase分布式环境安装部署

• HBase基本SQL操作与代码实践

• Redis物理存储结构和逻辑存储原理解析

• Redis 常用5种数据结构类型结构解析

• Redis 基本操作命令和应用场景解析

• HBase RowKey设计原则与优化方法

分布式日志系统Flume

• Flume在大数据生态系统中的定位与作用

• Flume架构设计原理及流程

• Flume自定义Source、Sink多维度实践

• Flume断点续文件实践

• Flume事务性及传输流程

• Flume自定义拦截器原理与实践

 分布式消息队列系统Kafka

• Kafka设计原理、定位及高可用性原理

• Kafka与Flume的设计异同点

• Kafka生产者LSR原理及ACK机制

• Kafka消费者分区分配策略

• Kafka分布式环境安装部署

• Kafka生产者、消费者理论及结合实践

• Flume&＃43;Kafka实时日志采集系统实践

分布式大数据计算引擎Spark

• Structured Streaming双流join最佳实践
  

• Spark原理与架构设计介绍

• Spark和Hadoop的异同点分析

• Spark分布式环境搭建部署

• Spark几种运行模式的原理和对比

• Spark RDD底层数据原理解析

• Spark RDD 五种主要配置原理介绍

• Spark RDD依赖关系与持久化

• Spark Job的划分与调度信息抽取

• Spark Transformation与Action算子的区别

• Spark高可用保证的实现

• Spark WordCount快速上手实践

• Spark DataFrame的底层原理与基本操作

• Spark DataFrame与DataSet之间的交互

• Spark DataFrame、DataSet、RDD之间的关系

• Spark SQL自定义函数实践

• Spark SQL基本操作与Hive实践

• Spark SQL转RDD、转DataFrame数据结构实践

• Spark Streaming实时流处理原理与架构

• Spark Streaming WordCount入门DStream

• Spark Streaming DStream数据流的创建

• Spark Streaming DStream有/无状态转化操作

• Spark Streaming&＃43;Kafka应用场景和代码实践

• 实践计算引擎Structured Streaming原理与优势

• Structured Streaming基本编程模型和实践

• Structured Streaming&＃43;Kafka应用场景和代码实践

• Structured Streaming延迟数据处理Watermark原理应用

分布式实时计算引擎Flink

• Flink原理与架构设计介绍

• Flink Standalone模式及集群模式安装部署

• Flink基本编程模型介绍

• Flink滑动窗口实践数据统计

• Flink DataStream API之DataSource和自定义Source

• Flink DataStream API之Partition操作

• Flink DataStream API之DataSink和自定义Sink区别

• Flink DataSet批处理原理

• Flink Dataset API之DataSource和自定义Source

• Flink Dataset API之Transformations操作

• Flink Dataset API之Partition操作

• Flink Dataset API之DataSink和自定义Sink

• Flink、Dataset、API之Broadcast&Accumulators&Counters

• Flink Dataset API之DistributedCache(分布式缓存)

• Flink状态(State)管理与CheckPoint容错恢复

• Flink Restart Strategies(重启策略)

• Flink Watermark与Window结合延迟数据处理实践

• Flink支持的DataType和序列化

02

算法理论部分

机器学习介绍

• 自然语言处理原理和常用的应用场景

• 常用的文本处理jieba中文分词库原理与实践

• Word2Vec文本向量原理和实践

• TFIDF、TextRank算法原理和代码实践

• LCS文本相似度计算原理与应用

• HMM分词算法原理详解

• 基于深度学习Dssm文本相似性模型原理与实践

用户画像

• 用户画像的概念和大厂用户画像的应用前景

• 用户画像数据层原理和ods层数据开发应用实践

• 用户画像算法层原理和mds、sds层数据开发应用实践

• 用户画像业务层原理和rpt层数据开发应用实践

• 用户画像静态数据和动态数据区别和联系

• 用户画像标签建模场景和应用实践

• 用户画像标签衰减系数模型介绍&＃xff0c;应用实践

• 用户画像业务应用场景介绍&＃xff0c;人群包开发实践

推荐系统-召回

• 召回策略在推荐系统中的作用和应用场景

• 常用的召回算法原理分析和源码解读

• CB、CF算法原理介绍&＃xff0c;实践&＃xff0c;数据实践

• 大数据环境下基于协同过滤的应用和实践

• 基于深度学习的双塔召回算法原理解析和实践

• 基于内容召回算法的原理和实践

• ALS模型算法原理与用户召回实践

• 召回阶段用户、物品冷启动问题实践解决方案

• 面试答疑-召回面试问题重现&＃xff0c;分析&＃xff0c;解答

推荐系统-排序

• 面试答疑-排序面试问题重现&＃xff0c;分析&＃xff0c;解答
  

• 推荐策略在推荐系统中的作用和应用场景

• 常用的排序算法原理分析和源码解读

• 排序阶段经典算法的发展历程

• CTR预估模型在推荐系统中的主要作用

• LR逻辑回归算法在推荐系统中的基本实践

• FM、FFM、DeepFFM排序算法原理和实践应用

• 排序模型进阶FTRL原理和实践

• 排序模型进阶Wide&Deep原理和实践

03

附加项LeetCode自我提升

 Top50大数据&算法面试数据结构常考题解析

本视频出品人&＃xff1a;毕业于985博士--徐风&＃xff0c;目前就职于BAT之一&＃xff0c;大数据推荐算法专家&＃xff0c;在BAT曾主导和参与30&＃43;商业项目。

长按下方二维码 2 秒

立即领取

&＃xff08;添加小助理人数较多&＃xff0c;请耐心等待&＃xff09;

曾获得1100支参赛团Kaggle竞赛一等奖&＃xff0c;在某知名互联网公司担任算法工程师&＃xff0c;通过改进竞价算法&＃xff0c;使公司净利率提高100%。

有幸当时接触到了这份资源&＃xff0c;能有一位这样的学术届与工业届双开花的大佬教程陪伴&＃xff0c;完成从学校到职场的过渡。